스마트 팩토리의 품질관리 데이터 분석

제2차 세계대전 이후, 전 세계의 제조업은 급격한 성장을 이루며 공장의 생산 능력은 비약적으로 증가했습니다.

생산량이 급증함에 따라 기업들은 제품의 품질을 유지하고 관리하는 것이 중요해졌고, 이에 따라 품질 관리의 개념과 접근 방식도 진화해왔습니다.

 

초기 품질 관리는 단순히 생산 후 불량품을 걸러내는 검사 중심의 방법이었습니다. 하지만 이러한 접근은 많은 자원 낭비를 초래할 수밖에 없었고, 기업들은 불량품이 아예 발생하지 않도록 하는 방식을 고민하기 시작했습니다.

 

이 과정에서 품질 인증 체계까지 발전했죠  나아가 기업들은 전사적 품질 관리(TQM; Total Quality Management)라는 방식을 도입했습니다. 기업 전체의 모든 부서와 모든 구성원이 품질 개선에 적극적으로 참여하는 체계적 접근 방법으로, 이 방법은 단순히 생산 공정에서의 품질 관리에 그치지 않고, 기획, 설계, 생산, 서비스 등 모든 단계에서 품질을 향상시키기 위한 종합적인 방식이라 이해하시면 됩니다.

 

이를 통해 고객 만족을 극대화하고, 장기적으로는 기업의 경쟁력을 강화하는 것을 목표로 하는 체계를 구축한거죠

최근에는 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 품질 관리 방식이 도입되면서, 품질 관리는 또 한 번의 큰 전환점을 맞이했습니다. 이러한 기술은 어떻게 스마트 팩토리의 품질 관리에 적용되고 있을까요?

 

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1. 컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용한 품질 검사

사람은 주로 시각을 통해 제품의 상태를 확인합니다. 그러나 카메라는 인간보다 더 섬세하고 일관된 방식으로 제품을 인식할 수 있습니다.

 

여기에 적용된 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 카메라와 센서를 통해 제품의 이미지를 획득하고, 이를 인공지능 알고리즘으로 분석하여 제품의 상태를 정밀하게 파악하는 기술입니다.

 

이 기술은 물체의 외형, 색상, 패턴 등의 다양한 특징을 분석할 수 있으며, 일반적인 검사부터 고도로 정밀한 분석까지 폭넓게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전은 생산 라인에서 제품의 결함 여부를 실시간으로 검사하고, 공정의 문제점을 즉각적으로 파악하여 개선할 수 있다고 이해하시면 되겠네요.

 

물론 컴퓨터 비전은 사람의 시각적 피로를 방지하고 검사 속도와 일관성을 크게 향상시킬 수 있죠 이러한 데이터를 분석하여 매우 세밀하게 품질을 체크할 뿐만아니라, 좀더 발전해, 인공지능 기술은 제품의 양품과 불량품을 구분할 뿐 아니라, 불량의 유형까지 세분화하여 분류할 수 있습니다.

 

이를 위해 적용하는 ai 기법 중 하나는 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)입니다.  CNN은 이미지 처리 분야에서 매우 널리 사용되는 딥러닝 모델로, 이미지의 특징을 자동으로 추출하고 패턴을 학습하는 데 효과적입니다. 합성곱 계층을 통해 입력 이미지에서 중요한 특징을 추출하고, 풀링 계층을 통해 연산량을 줄이며 중요한 정보를 강조하죠, 이러한 계층 구조 덕분에 CNN은 이미지 분류, 객체 탐지, 그리고 이미지 생성 등 에 활용되지만, 여기서의 CNN은 이미지의 특징을 추출하고 이를 통해 제품의 양불 여부를 판단한다 이해하시면 됩니다.

 

하지만 제품에 여러 개의 위치에서 결함이 발생할 가능성이 있는 경우, 이런 단순한 이미지 분류 방식으로는 충분하지 않습니다. 한제품에 수십개 이상의 위치를 검사해야 하는 경우는 매우많죠, 이런경우 객체 탐지(Object Detection) 기술을 활용합니다.

 

객체 탐지는 이미지 내에서 여러 개의 중요위치를 지정한후 이를 관심 영역(ROIs; Regions of Interest)으로 만들어 제품의 결함을 동시에 식별하고 해당 부분들이 불량인지 아닌지를 판단할수 있다 정도로 이해하시면 됩니다.

앞서 설명했듯이 이 기술은 이미지에서 사물을 정확하게 감지하고 그 위치를 파악할 수 있어, 특히 제품에 여러 결함이 존재할 수 있는 복잡한 상황에서 매우 유용합니다. 활용하여 여러 부분을 동시에 확인할 수 있습니다. 물론 CNN으로만은 부족하기에, YOLO(You Only Look Once)와 같은 알고리즘을 활용하죠

 

YOLO(You Only Look Once)는 객체 탐지를 위한 딥러닝 알고리즘으로, 이미지 전체를 한 번에 분석하여 여러 객체를 빠르고 정확하게 탐지하는 방식입니다. 기존의 객체 탐지 모델과는 달리, YOLO는 이미지 내 객체들을 단 한 번의 연산으로 모두 탐지하기 때문에 매우 높은 처리 속도를 자랑합니다.

이러한 기술 덕분에 복잡한 형태의 제품에서도 빠르고 정확하게 불량을 판별할 수 있습니다. 물론 이러한 알고리즘을 3D스캐너에 적용하거나 적외선 카메라에 적용하여 좀더 품질을 높일수도 있겠죠?

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2. 데이터 기반의 품질 관리: 4M1E 접근법

스마트 팩토리에서는 제품 품질을 높이기 위해 4M1E(Man, Machine, Material, Method, Environment)를 기반으로 공정 데이터를 수집하고 분석합니다. 4M1E는 제조 공정에서 발생할 수 있는 다양한 변수를 체계적으로 분석하기 위한 방법론으로 아래와 같은 요소를 분석합니다.

 

• Man(사람): 작업자의 기술 수준, 숙련도, 피로도 등 인적 요소가 공정의 품질에 미치는 영향을 분석
• Machine(기계): 사용되는 기계의 상태, 유지보수 수준, 기계의 정확도 등이 제품 품질에 미치는 영향을 측정하고 관
• Material(재료): 원재료의 품질, 재료의 특성, 공급망의 안정성 등을 분석하여 제품 품질에 미치는 영향을 파악
• Method(방법): 제조 공정의 절차, 작업 방식, 표준화 수준 등을 분석하여 작업의 효율성과 품질을 평가합
• Environment(환경): 환경의 온도, 습도, 청결도와 같은 외부 요인이 제품 품질에 미치는 영향을 모니터링하고 관리

이러한 접근을 통해 각 요소들이 어떻게 상호작용하고 품질에 영향을 미치는지 종합적으로 분석할 수 있으며, 이를 통해 불량의 원인을 더 효과적으로 규명하고 예방할 수 있습니다.  이 데이터를 통해 불량이 발생할 가능성을 미리 예측할 수 있으며, 이를 바탕으로 공정 조건을 최적화하여 불량을 최소화할 수 있습니다. 이러한 예측 모델은 통계 분석, 머신러닝, 딥러닝 같은 다양한 기술을 활용해 구축됩니다.

 

이와 같은 데이터 기반 접근법을 통해 양품 조건을 지속적으로 찾아내고 공장의 효율성을 높이며, 데이터를 점점 더 많이 축적해 나감으로써 품질 판정의 정확도를 높일 수 있습니다. 최근에는 설명 가능한 AI인Explainable AI를 도입해 AI가 내린 결정이 어떤 과정에서 비롯되었는지 설명할 수 있어, 공정에 대한 이해도와 신뢰성을 동시에 확보하고 있습니다.

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3. 고객의 목소리(VOC)와 품질 개선

 

기본적으로 AI로 접근했으니 빅데이터로 접근해볼까요? 스마트 팩토리에서 품질 개선을 위해 중요한 또 다른 요소는 고객의 목소리(VOC; Voice of Customer)입니다. 고객으로부터 수집된 불만과 피드백을 분석하여 품질 개선에 반영하는 것은 매우 중요한 과정이지만 양이 너무많죠 심지어 커뮤니티 반응이나 리뷰반응 마저 분석해야하 니까요. 데이터는 늘었지만 굉장히 분석하기 힘들어  졌다고 할수 있겠네요

 

이 과정에서 텍스트 마이닝(Text Mining)과 데이터 마이닝(Data Mining) 기술이 사용됩니다. 텍스트 마이닝은 고객의 리뷰, 설문, 커뮤니티 반응 등 비정형 데이터를 분석하여 주요한 감정, 키워드, 불만 사항 등을 추출하고, 데이터 마이닝은 이러한 데이터를 바탕으로 패턴을 찾아내고, 문제의 원인을 규명하거나 품질 향상에 기여할 수 있는 주요 요인들을 식별하는 과정입니다.

 

이 두 가지 기술을 활용함으로써 고객의 평가를 구체적으로 분석하고, 제품 및 공정의 개선 방향을 설정할 수 있죠, 심지어 분석이후 어디에서 개선을 가장 효율적으로 해줄지 판단하는 과정까지도 자동화 할수 있는거구요, 이를 통해 고객의 부정적인 평가를 세부적으로 분석하고, 개선해야 할 점을 구체적으로 도출할 수 있습니다.